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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Fundamentos do TinyML para Robótica

  • Capacidades e restrições-chave do TinyML
  • Papel da IA de borda em sistemas autónomos
  • Considerações de hardware para robôs móveis e drones

Hardware Incorporado e Interfaces de Sensores

  • Microcontroladores e placas incorporadas para robótica
  • Integração de câmaras, IMUs e sensores de proximidade
  • Gestão de orçamentos de energia e computação

Engenharia de Dados para Perceção Robótica

  • Coleta e rotulagem de dados para tarefas de robótica
  • Técnicas de pré-processamento de sinais e imagens
  • Estratégias de extração de características para dispositivos com recursos limitados

Desenvolvimento e Otimização de Modelos

  • Seleção de arquiteturas para perceção, deteção e classificação
  • Pipelines de treino para ML incorporado
  • Compressão de modelos, quantização e otimização da latência

Perceção e Controlo no Dispositivo

  • Execução de inferência em microcontroladores
  • Fusão de saídas do TinyML com algoritmos de controlo
  • Segurança e reatividade em tempo real

Melhorias na Navegação Autónoma

  • Navegação baseada em visão leve
  • Deteção e evitamento de obstáculos
  • Perceção ambiental sob restrições de recursos

Testes e Validação de Robôs Impulsionados por TinyML

  • Ferramentas de simulação e abordagens de teste em campo
  • Métricas de desempenho para autonomia incorporada
  • Depuração e melhoria iterativa

Integração em Plataformas de Robótica

  • Implementação do TinyML em pipelines baseados em ROS
  • Interface de modelos de ML com controladores de motores
  • Manutenção da fiabilidade através de variações de hardware

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão das arquiteturas de sistemas robóticos
  • Experiência em desenvolvimento incorporado
  • Familiaridade com os conceitos de aprendizagem de máquina

Público-Alvo

  • Engenheiros de robótica
  • Investigadores em IA
  • Desenvolvedores de software incorporado

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Investimento

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